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公开(公告)号：CN119319839A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411866269.8
申请日：2024-12-18
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种车辆变道轨迹规划方法、装置、存储介质及设备，该方法中，使用基于三次多项式的车辆变道轨迹规划模型，获取车辆变道轨迹集合，通过求解车辆能耗最小化问题，确定目标变道持续时间，根据该目标变道持续时间，从车辆变道轨迹集合中选取出最优车辆变道轨迹，之后，利用基于卡尔曼滤波的模型预测控制器来精确跟踪最优车辆变道轨迹。如此，不依赖大规模数据，通过优化车辆变道轨迹，有效提升轨迹质量，并且可以减少不必要的能源消耗，减少能源成本，有效保障了车辆变道过程的可靠性。
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公开(公告)号：CN118473745A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410582630.8
申请日：2024-05-11
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请实施例提供一种车载网络入侵检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取车辆的预处理后的车载网络数据集；根据预先构建的教师模型对所述车载网络数据集进行特征提取，得到教师模型预测概率；对所述教师模型预测概率进行标签软化处理，得到软化后的教师模型概率标签；根据所述软化后的教师模型概率标签对基础学生模型进行训练，得到学生模型；将测试数据集输入所述学生模型进行网络入侵检测，得到检测结果。实施本申请实施例，可以提高对车载网络的入侵检测精度，避免行车过程中的车载网络入侵，解决车载网络的安全问题，解除对车载网络的应用限制，提高车辆的安全性能。
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公开(公告)号：CN118837752A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411236733.5
申请日：2024-09-04
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G06F18/2411 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/214 , B60L58/12
Abstract: 本申请提供一种电池续航能力评估方法、装置、存储介质及设备，该方法中，获取待评估汽车当前的电池数据、车辆行驶数据和环境条件数据，经过特征提取和降维处理后，得到目标性能特征，之后，基于支持向量机模型对目标性能特征进行处理，确定出该待评估汽车的电池续航能力。该支持向量机模型在训练过程中，通过评估数据点与决策边界的关联度来确定基准位置，以此优化支持向量的选择，这样，有效减少支持向量的数量，降低计算复杂度，同时保持分类器的准确性，从而有效提高模型在处理大规模高维数据时的计算效率和分类性能。
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公开(公告)号：CN118494289A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410724395.3
申请日：2024-06-05
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种整车能量管理方法、装置、存储介质及设备，该方法中，在充电加热工况或行车回收加热工况下，向热管理控制器发送关闭延迟请求，以使热管理控制器在达到目标加热需求后需要降挡或关闭主动加热时，暂缓关闭电驱主动加热功能，在接收到热管理控制器反馈的关闭延迟状态信号时，从能量管理算法中剔除电驱主动加热消耗功率，以此调整充电电流管理或电驱扭矩管理，之后向热管理控制器发送立即关闭请求，以使热管理控制器关闭电驱主动加热功能。这样，实现对车辆高压附件能量的智能管理，降低动力电池过充风险，延长电池寿命，提升整车安全性。
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公开(公告)号：CN118220195B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410651392.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
IPC: B60W50/08 , B60W50/00 , B60W50/10 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06F18/2131
Abstract: 本申请提供一种基于脑电的车辆控制方法及装置，该方法包括：预先构建车辆控制分类模型和纵向控制模块；采集目标汽车上驾驶员通过用户界面进行视觉动作后诱导出的实时脑电图信号；通过预先构建的最佳时间窗对实时脑电图信号进行划分处理，得到目标窗口数据；通过预先构建的短时傅里叶变换算法对目标窗口数据进行特征提取，得到目标特征数据；将目标特征数据输入至车辆控制分类模型中进行处理，得到目标控制指令；基于纵向控制模块和目标控制指令对目标汽车进行相应的纵向运动控制操作。可见，该方法及装置能够基于脑电实现车辆的纵向控制，解决了传统的车辆控制存在的驾驶员反应速度慢、操作不准确等问题，以实现更安全、更高效的车辆运动控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118314565A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410742765.6
申请日：2024-06-11
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/12 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种汽车充电位车牌识别管理方法及装置，该方法包括：将基于YOLOv5网络的车牌识别模型部署至嵌入式设备；通过目标充电位的摄像头获取目标充电位的待识别图像；通过车牌识别模型对待识别图像进行识别处理，得到识别结果；根据识别结果判断目标充电位上是否存在车辆；如果是，则根据识别结果获取车辆车牌号和车辆车牌号对应的车牌号类型；判断车牌号类型是否为预设车牌号类型；如果是，则在充电位识别管理系统的展示屏幕上输出包括车辆车牌号的提示信息。可见，该方法及装置能够对汽车充电位进行车辆识别，从而辅助对汽车充电位的管理，提高汽车充电位的有效利用率，提高电动汽车的车主体验感。
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公开(公告)号：CN118220195A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410651392.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
IPC: B60W50/08 , B60W50/00 , B60W50/10 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06F18/2131
Abstract: 本申请提供一种基于脑电的车辆控制方法及装置，该方法包括：预先构建车辆控制分类模型和纵向控制模块；采集目标汽车上驾驶员通过用户界面进行视觉动作后诱导出的实时脑电图信号；通过预先构建的最佳时间窗对实时脑电图信号进行划分处理，得到目标窗口数据；通过预先构建的短时傅里叶变换算法对目标窗口数据进行特征提取，得到目标特征数据；将目标特征数据输入至车辆控制分类模型中进行处理，得到目标控制指令；基于纵向控制模块和目标控制指令对目标汽车进行相应的纵向运动控制操作。可见，该方法及装置能够基于脑电实现车辆的纵向控制，解决了传统的车辆控制存在的驾驶员反应速度慢、操作不准确等问题，以实现更安全、更高效的车辆运动控制。
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公开(公告)号：CN118277770A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410685333.6
申请日：2024-05-30
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F18/24 , G01D21/02
Abstract: 本申请实施例提供一种障碍物感知方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。该方法包括从车载物联网传感器获取车辆周围环境数据；利用门控图神经网络进行特征提取、利用训练后的基于能量基压缩的自编码神经网络模型进行特征降维后再利用极限学习机分类器进行分类，以对障碍物进行感知预测。该方法利用门控图神经网络进行特征提取、基于能量基压缩的自编码神经网络模型进行特征降维、增强式退火策略的极限学习机分类算法进行分类，有效提高了感知结果的准确性和效率，且对异常环境具有较强的适应能力和鲁棒性，解决了现有方法对障碍物感知不准确、鲁棒性较差的问题。
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公开(公告)号：CN118277770B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410685333.6
申请日：2024-05-30
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F18/24 , G01D21/02
Abstract: 本申请实施例提供一种障碍物感知方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。该方法包括从车载物联网传感器获取车辆周围环境数据；利用门控图神经网络进行特征提取、利用训练后的基于能量基压缩的自编码神经网络模型进行特征降维后再利用极限学习机分类器进行分类，以对障碍物进行感知预测。该方法利用门控图神经网络进行特征提取、基于能量基压缩的自编码神经网络模型进行特征降维、增强式退火策略的极限学习机分类算法进行分类，有效提高了感知结果的准确性和效率，且对异常环境具有较强的适应能力和鲁棒性，解决了现有方法对障碍物感知不准确、鲁棒性较差的问题。
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公开(公告)号：CN118473745B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410582630.8
申请日：2024-05-11
Applicant: 广汽埃安新能源汽车股份有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请实施例提供一种车载网络入侵检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取车辆的预处理后的车载网络数据集；根据预先构建的教师模型对所述车载网络数据集进行特征提取，得到教师模型预测概率；对所述教师模型预测概率进行标签软化处理，得到软化后的教师模型概率标签；根据所述软化后的教师模型概率标签对基础学生模型进行训练，得到学生模型；将测试数据集输入所述学生模型进行网络入侵检测，得到检测结果。实施本申请实施例，可以提高对车载网络的入侵检测精度，避免行车过程中的车载网络入侵，解决车载网络的安全问题，解除对车载网络的应用限制，提高车辆的安全性能。
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